package pers.sloera.leetcode.editor.cn;//你有 k 个服务器，编号为 0 到 k-1 ，它们可以同时处理多个请求组。每个服务器有无穷的计算能力但是 不能同时处理超过一个请求 。请求分配到服务器的规则
//如下： 
//
// 
// 第 i （序号从 0 开始）个请求到达。 
// 如果所有服务器都已被占据，那么该请求被舍弃（完全不处理）。 
// 如果第 (i % k) 个服务器空闲，那么对应服务器会处理该请求。 
// 否则，将请求安排给下一个空闲的服务器（服务器构成一个环，必要的话可能从第 0 个服务器开始继续找下一个空闲的服务器）。比方说，如果第 i 个服务器在忙，那
//么会查看第 (i+1) 个服务器，第 (i+2) 个服务器等等。 
// 
//
// 给你一个 严格递增 的正整数数组 arrival ，表示第 i 个任务的到达时间，和另一个数组 load ，其中 load[i] 表示第 i 个请求的工作
//量（也就是服务器完成它所需要的时间）。你的任务是找到 最繁忙的服务器 。最繁忙定义为一个服务器处理的请求数是所有服务器里最多的。 
//
// 请你返回包含所有 最繁忙服务器 序号的列表，你可以以任意顺序返回这个列表。 
//
// 
//
// 示例 1： 
//
// 
//
// 
//输入：k = 3, arrival = [1,2,3,4,5], load = [5,2,3,3,3] 
//输出：[1] 
//解释：
//所有服务器一开始都是空闲的。
//前 3 个请求分别由前 3 台服务器依次处理。
//请求 3 进来的时候，服务器 0 被占据，所以它被安排到下一台空闲的服务器，也就是服务器 1 。
//请求 4 进来的时候，由于所有服务器都被占据，该请求被舍弃。
//服务器 0 和 2 分别都处理了一个请求，服务器 1 处理了两个请求。所以服务器 1 是最忙的服务器。
// 
//
// 示例 2： 
//
// 
//输入：k = 3, arrival = [1,2,3,4], load = [1,2,1,2]
//输出：[0]
//解释：
//前 3 个请求分别被前 3 个服务器处理。
//请求 3 进来，由于服务器 0 空闲，它被服务器 0 处理。
//服务器 0 处理了两个请求，服务器 1 和 2 分别处理了一个请求。所以服务器 0 是最忙的服务器。
// 
//
// 示例 3： 
//
// 
//输入：k = 3, arrival = [1,2,3], load = [10,12,11]
//输出：[0,1,2]
//解释：每个服务器分别处理了一个请求，所以它们都是最忙的服务器。
// 
//
// 示例 4： 
//
// 
//输入：k = 3, arrival = [1,2,3,4,8,9,10], load = [5,2,10,3,1,2,2]
//输出：[1]
// 
//
// 示例 5： 
//
// 
//输入：k = 1, arrival = [1], load = [1]
//输出：[0]
// 
//
// 
//
// 提示： 
//
// 
// 1 <= k <= 10⁵ 
// 1 <= arrival.length, load.length <= 10⁵ 
// arrival.length == load.length 
// 1 <= arrival[i], load[i] <= 10⁹ 
// arrival 保证 严格递增 。 
// 
// Related Topics 贪心 数组 有序集合 堆（优先队列） 👍 105 👎 0


//leetcode submit region begin(Prohibit modification and deletion)

import java.util.*;

// class Solution {
class Solution1606 {
    //   public static void main(String[] args) {
    //     final Solution1606 solution1606 = new Solution1606();
    //     // final List<Integer> busiestServers = solution1606.busiestServers(3, new int[]{1, 2, 3, 4, 5}, new int[]{5, 2, 3, 3, 3});
    //     // final List<Integer> busiestServers = solution1606.busiestServers(3, new int[]{1, 2, 3}, new int[]{10, 12, 13});
    //     // final List<Integer> busiestServers = solution1606.busiestServers(2, new int[]{1, 4, 5, 7}, new int[]{3, 2, 7, 8});
    //     final List<Integer> busiestServers = solution1606.busiestServers(4, new int[]{1, 2, 3, 4, 5}, new int[]{6, 6, 6, 6, 6});
    //     System.out.println(busiestServers);
    //   }

    public List<Integer> busiestServers(int k, int[] arrival, int[] load) {
        return busiestServersOfficial(k, arrival, load);
    }

    public List<Integer> busiestServersOwn(int k, int[] arrival, int[] load) {
        // 存储各服务器对应的计算任务数量
        int[] taskCount = new int[k];
        // 存储各服务器对应的计算任务负载
        int[] loadCount = new int[k];
        int maxCount = 0;
        // 分配任务
        for (int i = 0; i < arrival.length; i++) {
            int curIndex = i % k;
            int index = curIndex;
            do {
                // 如果对应服务器当前空闲
                if (loadCount[index] <= arrival[i]) {
                    // 找到第一个就可以
                    loadCount[index] = arrival[i] + load[i];
                    maxCount = Math.max(maxCount, ++taskCount[index]);
                    break;
                }
                // 循环
                if (++index >= k) {
                    index = index - k;
                }
            } while (index != curIndex);
        }
        ArrayList<Integer> result = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < taskCount.length; i++) {
            if (taskCount[i] == maxCount) {
                result.add(i);
            }
        }
        return result;
    }

    /**
     * 作者：LeetCode-Solution
     * 链接：https://leetcode-cn.com/problems/find-servers-that-handled-most-number-of-requests/solution/zhao-d* ao-chu-li-zui-duo-qing-qiu-de-fu-w-e0a5/
     * 来源：力扣（LeetCode）
     * 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。
     *
     * @return java.util.List<java.lang.Integer>
     * @date 2022/3/30
     */
    public List<Integer> busiestServersOfficial(int k, int[] arrival, int[] load) {
        TreeSet<Integer> available = new TreeSet<>();
        for (int i = 0; i < k; i++) {
            available.add(i);
        }
        PriorityQueue<int[]> busy = new PriorityQueue<>(Comparator.comparingInt(a -> a[0]));
        int[] requests = new int[k];
        int maxRequest = 0;
        for (int i = 0; i < arrival.length; i++) {
            while (!busy.isEmpty() && busy.peek()[0] <= arrival[i]) {
                available.add(busy.poll()[1]);
            }
            // 丢弃
            if (available.isEmpty()) {
                continue;
            }
            // 取第一个大于等于的空闲服务器
            Integer p = available.ceiling(i % k);
            // 取最小的一个空闲服务器
            // 此时肯定可以取到一个
            if (p == null) {
                p = available.first();
            }
            maxRequest = Math.max(maxRequest, ++requests[p]);
            busy.offer(new int[]{arrival[i] + load[i], p});
            available.remove(p);
        }
        List<Integer> ret = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < k; i++) {
            if (requests[i] == maxRequest) {
                ret.add(i);
            }
        }
        return ret;
    }
}
//leetcode submit region end(Prohibit modification and deletion)
